SPSS chisquare 卡方 T TEST N ANOVA 操作流程

 交叉列表與卡方檢定 (Chi-Square Test) 分析

這張 SPSS 結果顯示了 「性別」與「信仰」 之間的關係，並透過 卡方檢定 (Chi-Square Test) 來檢查兩者是否有顯著關聯性

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1. 交叉列表分析 (Crosstab Analysis)

這張交叉列表顯示了不同 性別 (男女) 在不同 信仰 (無、東方宗教、西方宗教) 的人數分布，以及 期望值 (Expected Count)。

括號內數字 (期望值) 表示，如果 性別與信仰無關，每一類的預期人數應該是多少。

如果觀察到的計數和期望計數之間有很大差異，則代表 性別與信仰可能有顯著關係。

2. 卡方檢定 (Chi-Square Test) 結果

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🔹 結果解釋：

Pearson 卡方值 = 62.604，p 值 .000 (< 0.05) → 表示性別與信仰之間有顯著關聯，即 男性與女性的信仰分布不同。

概似比檢定與線性對線性檢定 也顯示了相似的結果，進一步確認變數之間的關聯性。

3. SPSS 操作步驟

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如果你想在 SPSS 中重現這個分析，可以按照以下步驟：

步驟 1：建立變數

在 SPSS 資料視圖 (Data View)，輸入兩個變數：

1. 性別 (Gender)：數值代碼（1=男性，2=女性）

2. 信仰 (Religion)：數值代碼（1=無信仰，2=東方宗教，3=西方宗教）

步驟 2：執行卡方檢定

1. 點擊：Analyze (分析) → Descriptive Statistics (描述統計) → Crosstabs (交叉表分析)

2. 設定變數：

將 性別 放入「Row (列)」

將 信仰 放入「Column (欄)」

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3. 點擊「Statistics」(統計) → 選擇「Chi-Square (卡方)」

4. 點擊「Cells」(儲存格) → 勾選「Expected Counts (期望計數)」

5. 點擊 OK，產生結果

4. 結論

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✅ 性別與信仰之間的分布存在顯著關聯 (p < 0.05)。

✅ 男性較多無信仰 (52 人)，女性較多信仰西方宗教 (56 人)。

✅ 這表示性別可能會影響一個人選擇信仰的趨勢。

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